מבין כל הטכנולוגיות המתפתחות בשנת 2024, בינה מלאכותית היא זו שכבשה הכי הרבה עיניים. אין ספק, תעשיית הייצור לא ירדה מאחור לקפוץ על העגלה הזו. מונעת על ידי הכוח הטרנספורמטיבי של בינה מלאכותית (AI), תעשיית הייצור חווה שיבושים כמו שלא היו מעולם. משיפור קווי ייצור וכלה בחיזוי בעיות אספקה, ל-AI יש פוטנציאל לעצב מחדש כל היבט של התעשייה. עם יכולות הטרנספורמציה שלה, קונצרניות ייצור ענקיות מנצלות את הכוח של AI כדי להגביר את הדיוק, לאלתר פרואקטיביות ולהפוך תהליכים ארציים שונים וחוזרים על עצמם.
בינה מלאכותית בייצור מציעה קשת רחבה של יישומים כמו ניתוח נתונים , ניתוח חזוי, בינה מלאכותית לשיחה, אופטימיזציה של עבור יצרנים, אימוץ בינה מלאכותית הוא כעת מהלך אסטרטגי כדי להתקדם בשוק, לחדש את הפעילות שלהם, להיפטר ממערכות מיושנות ולעמוד בביקוש בשוק בו זמנית. על פי סקרים רבים, הייצור הוא התעשייה האולטימטיבית בכל הנוגע להפקת כמויות אדירות של נתונים.
המשמעות היא שכמות עצומה של נתונים שנוצרת במגזר הייצור מציגה את ההשפעה התעשייתית המשבשת על נוף הנתונים הדינמי. בינה מלאכותית בייצור מאפשרת ליצרנים למנף בינה מלאכותית כדי לבחון את הכמויות העצומות של נתונים המיוצרים בתחום. תאומים דיגיטליים מונעי בינה מלאכותית מספקים עיצוב תהליכי ייצור מדויק, אבחון תקלות ותיקון פגמים במהלך הייצור. מה זה תאום דיגיטלי, אתם שואלים? תאום דיגיטלי הוא עותק וירטואלי משוכפל של מוצר אמיתי, חלק מיוצר מתמשך או כלי מכונה. זה לא רק מודל CAD, אלא תיאור דיגיטלי מדויק של החלק הזה, והפונקציונליות שלו במהלך ביצועים כמו גם התנהגויות במהלך זיהוי פגמים.
קרא גם | AI במדיה חברתית
מה זה AI בייצור?
ל-AI בייצור יש שפע של מקרי שימוש נתוני מספרי טלפון נייד מעודכנים 2024 מאז מפעלים חכמים ו-IoT תעשייתי החלו לאסוף כמויות אדירות של נתונים באופן קבוע. בינה מלאכותית בתעשיית הייצור מתייחסת לשימוש ברשתות עצביות של למידה עמוקה וטכנולוגיות למידת מכונה (ML) כדי לייעל את פעולות הייצור באמצעות ניתוח נתונים וקבלת החלטות חכמה יותר. מקרה בולט נוסף לשימוש של AI בייצור הוא תחזוקה חזויה. לעסקים שמשתמשים בבינה מלאכותית כדי ללמוד נתוני ייצור יש סיכויים טובים יותר לזהות ולחסל כשלים וחסרונות עתידיים בציוד. זה לא רק חוסך זמן השבתה יקר אלא גם מבנים את הפעולות התעשייתיות הכוללות.
בינה מלאכותית בתעשיית הייצור עוזרת להפחית בזבוז ולשפר את חיזוי הביקוש. בינה מלאכותית של ייצור ושיחות יש אינטראקציה טבעית מאוד מכיוון שסביבות ייצור תעשייתיות מחייבות שיתוף פעולה הדוק של רובוטים ובני אדם לקבלת התוצאות הטובות ביותר. רוב יישומי הבינה המלאכותית בתעשיית הייצור משמשים ב-NDT (בדיקות לא הרסניות), מדידות, אוטומציה תפעולית, התאמת כלים וחלקים, הרכבת מכוניות ותהליכים אחרים. בינה מלאכותית היא גם אחראית בכבדות לעיצוב המוצרים, אך ייצורם עדיין מאמצת בינה מלאכותית.
מגוון התרחישים שבהם נעשה שימוש ב-AI בתעשיית הייצור די חי. כיום, למערכות ייצור מודרניות יש מסכים – ממשקי אדם-מחשב וחיישנים חשמליים – המציעים קלט על מלאי חומרי הגלם, מצב המערכת, השימוש בכוח והיבטים חיוניים נוספים. אפשרויות לטווח הקרוב עבור AI בייצור כוללות ניטור תהליך עיבוד חי בנוסף לתשומות סטטוס כמו בלאי כלים. יישומים אלה מופרדים לקטגוריה של “תחזוקה חזויה”. זוהי אינדיקציה ברורה עבור AI: אלגוריתמים שצורכים זרמים אינסופיים של נתוני חיישנים מזהים דפוסים וחריגות משמעותיים, משתמשים באנליטיקה כדי להציץ בבעיות פוטנציאליות ולהתריע לצ
וות התחזוקה לתקן את הבעיה עוד לפני שהיא מתרחשת.
שילוב AI מאפשר ניתוח חיזוי רב עוצמה, המסייע לחיישנים בתוך המכונות לזהות חריגות כלשהן לפני התרחשותן. זה יכול להיות חיישן שמיעה שמזהה אם חגורות או גלגלי שיניים ישנים מספיק כדי להתבלות, או חיישן למדידת שחיקת הכלים. מידע זה יתמזג לאחר מכן למודל אנליטי, המנבא את הפונקציונליות המתמשכת והמוחלטת של המכשיר. כשמגיעים לחלק של רצפת החנות, ייצור תוסף צובר פופולריות רבה לאחרונה. טכניקה זו הצריכה שימוש בחיישנים חדשניים לניטור תנאי חומר וייצור והניבה תוצאות מדהימות.
קרא גם | AI בתחום הבריאות
השפעת AI על מגזר הייצור
בינה מלאכותית בתעשיית הייצור חיונית להגברת הפרודוקטיביות והיעילות ולעידוד יתרונות ועודתהליכי קבלת החלטות חכמים יותר. תחזוקה חזויה מונעת בינה מלאכותית מופעלת במהלך התערוכה כדי לשפר את סדר היום לתחזוקה ולהפחית את זמן ההשבתה על ידי חישוב נתוני ציוד וזיהוי פגמים אפשריים. אלגוריתמי ML מגבירים את היעילות של שרשרת האספקה שלך על ידי חישוב הביקוש, ניטור המלאי הכולל וייעול הלוגיסטיקה שלך. רובוטיקה מונעת בינה מלאכותית ממחשבת את קווי הייצור שלך, מעלה את הדיוק והמהירות תוך תגובה לאולטימטומים של ייצור. יחד עם זה, מערכות QC מונעות בינה מלאכותית מזהות שגיאות בצורה מדויקת יותר, ומבטיחות אחידות במוצר הסופי. זה משמש גם בייצור חכם כדי לעקוב אחר פעילויות בזמן אמת ולבצע שינויים מהירים על מנת להגביר את הפרודוקטיביות ולהפחית את הבזבוז הכולל.
AI בייצור
ל-AI הייתה השפעה עצומה על תעשיית הייצור והיא עוזרת לחולל מהפכה בתהליכים רבים בשפע של דרכים.
רובוטים בינה מלאכותית: אוטומציה של תהליכים רובוטיים
בעולם הפעילות התעשייתית, לרובוטים יש מגוון יישומים פוטנציאליים. רובוט בייצור, הידוע גם בשם “רובוטים תעשייתיים”, מאפשר אוטומציה של תהליכים חוזרים ונשנים, מחיקת הפחתת טעויות אנוש והקצאה מחדש של משאבי עבודה לפעילויות שצריכות מיקוד רב יותר ומציעות ערך גבוה יותר. לכמה רובוטים תעשייתיים יש ראיית מכונה מובנית, המאפשרת להם לבצע ביצועים מדויקים יותר בכל מיני סביבות כאוטיות.
IoT ו-AI
האינטרנט של הדברים הידוע מזה זמן רב בשם IoT הם גאדג’טים בעלי ידע רב בטכנולוגיה, אשר מצוידים בסוגים שונים של חיישנים שמניבים כמויות גדולות של נתוני הפעלה חיים. מושג זה ידוע בשם “האינטרנט התעשייתי של הדברים” (IIoT). שימוש בשילוב של AI ו-IIoT במפעלים שלך יכול להגדיל במידה ניכרת את הדיוק ואת ערך הייצור הכולל.
ניהול שרשרת אספקה בעזרת AI
בינה מלאכותית בייצור מעצימה ארגונים לנהל את שרשרת האספקה השלמה שלהם נתונים של טורקיה כולל בדיקת מלאי ותחזיות קיבולת. על ידי תכנון מודל חזוי ובזמן אמת לבחינה וניטור ספקים, חברות יכולות להישאר ערניים לרגע שבו מתרחשת התמוטטות בשרשרת האספקה ולנתח את חומרת ההפרעות בזמן אמת.
AI בתהליכי IT
להשגת פעולות טכנולוגיות מידע חלקות יותר בארגונים, אוטומציה חכמה של תהליכי IT, או AIOps, היא גישה מונעת למידת מכונה וביג דאטה לאוטומציה של פעולות IT. AIOps שימושי להפליא בכל הנוגע לאוטומציה של ניהול נתונים מאסיבי. מלבד זאת, דברים כמו קביעת סיבה, זיהוי חריגות, זיהוי פגיעויות, ניתוח ביצועים, ניהול שירותי IT, מתאם אירועים וניתוח, הם חלק מיישומי התרחיש
הטובים ביותר עבור AI ב-IT.
AI מכוניות
כלי רכב בנהיגה עצמית הם עתיד תעשיית ייצור הרכב לגיטימי. מוצרים אלה יתרונות ועודמחזיקים בקיבולת מאוטומציה של כל רצפת הייצור ועד לשליטה על מסועים וקווי ייצור. כלי רכב כגון משאיות ואוניות בנהיגה עצמית יכולים לעזור לך לייעל את כל המשלוחים שלך, לפעול מסביב לשעון ולסיים אותם הרבה יותר מהר. מכוניות מקושרות עם גלאים יכולות לצבור נתונים בזמן אמת על חסימות תנועה, הפרעות בכבישים, תקלות והיבטים אחרים כדי לסייע בתכנון מסלולי המסירה, להפחית תאונות ולהבטיח תקשורת בזמן עם הרשויות במקרה חירום. התקדמות זו משפרת את קצב המסירה והגנה עליה.
לוגיסטיקה ב-AI
חלק מהבעיות הנפוצות ביותר שגורמות להפסדים בייצור הן תת-מלאי או עודף מלאי. מלאי יתר של יחידות גורם לבזבוז עצום ולהפחתת הרווחים. עסקים עשויים להרוויח מהגדלת המכירות, יצירת רווחים ושירות לקוחות כאשר המלאי שלהם מאורגן היטב.
AI עבור אוטומציה במפעל
אינדיקטורים רבים בכמה תערוכות. בנוסף למשימות המוטלות עליו, מפעילי מערכות אחראים גם לפתרון תקלות ובדיקות מערכת תכופות. זה מוביל כמה בעלי עסקים להתעלם או להמעיט בערכו של המשמעות של יצירת החזר ROI פיננסי, בין תוצאות מזיקות אחרות.
קונספט וייצור עם AI
באמצעות הכוח של AI בתעשיית הייצור, התוכנה יכולה לפתח איטרציות מרובות של עיצוב של כל מוצר שיכול לשפר את הגרסה המקורית שלו. תוכנית זו ידועה גם בתור תוכנת עיצוב גנרטיבית נתוני וייטנאם המחייבת מעצבים לשלוח תשומות. תשומות אלה עוזרות יותר לאלגוריתם לייצר קטגוריה אחרת של פריסות פוטנציאליות. התשומות הנפוצות כוללות מרכיבים בסיסיים, מגבלות כספיות, אילוצי משאבים, מדידות, כמו גם טכניקות עיבוד המוני.
קרא גם | AI בנדל”ן
מַסְקָנָה
ייצור חכם הוא הדרך לתפקוד עתידי. על ידי אימוץ בינה מלאכותית, עסקים יכולים להיכנס לעידן חדש מלא ביצירתיות, פרודוקטיביות ויעילות. עם זאת. חשוב לציין שארגונים גדולים יותר יפיקו תועלת רבה מאימוץ בינה מלאכותית, ובמקביל יהיו להם משאבים כספיים לתמוך בכל חידוש מודרני. עם זאת. כמה יתרונות יצירתיים נוספים סובסו על ידי עסקים קטנים עד בינוניים (SMEs). כגון מעצבי חוזים או מפעלים בארגונים עתירי טכנולוגיה כגון תעופה וחלל. כדי להשיג את היתרונות האמיתיים שבינה מלאכותית יכולה לשחרר לעסקים יצרניים, כדאי לשתף פעולה עם עסק מנוסה לפיתוח בינה מלאכותית, כגון Hyperlink InfoSystem.